• KI-Projekte mit Praxiserfahrung

Korrekte Einordnung von juristischen Dokumenten

Korrekte Einordnung von juristischen Dokumenten

Projektprofil

Ablegen eines Dokuments. Wir zeigen mit diesem Projekt, dass es möglich ist, Dokumente unterschiedlichster Herkunft und Type aus einem Ablagebestand in einem Sekretariat (Vorgabe zu Ablage) zu erlernen und auf neue Dokumente anzuwenden. So gelingt die Entlastung des Sekretariats und die Kundenorientierung nach dem Ablagewunsch des Nachfragers.

Auf einen Blick - Wesentliche Projektdaten

DauerVon 12/1/2018 to 12/1/2018 with about 2 months of full engagement
Data and ToolsMarket ? Legal
Sources
 • Exporte aus Kunden-DB
 • 250 Echt-Dokumente
 • Erzeugung von 10.000 synthetischen Dokumenten
IntegrationWeb-API für Metadatenanreicherungen mit modellerzeugten Daten zur Weitergabe an das Produktionssystem
AI Methoden • NLP
 • Deep-Learning
 • Heuristik
 • ML-Statistics

Hauptanwendungsfall

Ablegen von Dokumenten nach ihrem individuellen Ablagedatum im Sekretariat

Kundenmotivation / Lösungsansätze

  • Nachbau einer menschlichen Ablagecharakteristik von Dokumenten in einer Kanzlei

AI-Ansatz

Eingesetzte AI SchlüsseltechnologienMehrere Datumsangaben (ca. 20 Datumsangaben) je Rechtsdokument möglich. Finde das richtige Datum und lege es auf den ?gelernten? Stoss ? gesamthaft unsupervised trainiert.
Lösungsansatz • NLP
 • Deep-Learning
 • Heuristik
Projekt-AnsatzSimply agile
Projekt-TypProof-Of-Concept (POC)
ML Integration und ML Betrieb • Operation-Integration API
 • VIsualizationAPI

Einblicke und Details

Multimodell-Ansatz Modell 1 Ergebnisse

Multimodell-Ansatz Modell 2 Ergebnisse

Multimodell-Ansatz Modell 3 Ergebnisse inklusive Topic Modelling zur Identifizierung des Themenclusters eines Dokuments. Lernen mit "Topics" und abgeleiteten Regeln ist einfach!

Auswertung mit einem Deep-Learning-Ansatz, um das beste Ergebnis eines Modells zu ermitteln. Arbeiten mit allen Modellen, um die besten Ergebnisse zu erhalten.

Der Unterschied zwischen den Modellergebnissen und den gemeinsamen Modellergebnissen.